数据清洗和数据清理一样吗，数据清洗与数据清理，究竟有何区别？

本文目录导读：

1. 数据清洗
2. 数据清理
3. 数据清洗与数据清理的区别

在当今这个大数据时代，数据已经成为企业、政府和科研机构等各个领域的重要资源，原始数据往往存在各种质量问题，如缺失值、异常值、重复值等，数据清洗和数据清理成为数据分析和挖掘过程中不可或缺的步骤，数据清洗和数据清理究竟有何区别呢？本文将对此进行深入探讨。

数据清洗

1、定义

数据清洗是指通过一系列手段，对原始数据进行检查、修正、整理和优化，以提高数据质量、满足后续分析需求的过程，数据清洗的主要目的是去除数据中的噪声、冗余和错误，使数据更加准确、完整和可用。

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2、常用方法

（1）缺失值处理：对于缺失值，可以采用以下方法进行处理：

删除删除含有缺失值的记录；

填充用平均值、中位数、众数等统计量填充缺失值；

估计根据其他相关数据估计缺失值。

（2）异常值处理：异常值是指偏离正常数据分布的数值，可能是由数据采集、录入等过程中的错误造成的，异常值处理方法如下：

删除删除异常值；

修正对异常值进行修正；

转换将异常值转换为正常值。

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（3）重复值处理：重复值是指数据集中出现多次的记录，重复值处理方法如下：

删除删除重复值；

合并将重复值合并为一个记录。

数据清理

1、定义

数据清理是指对经过清洗的数据进行进一步处理，以提高数据可用性和分析效率的过程，数据清理的主要目的是消除数据中的噪声、冗余和错误，使数据更加一致、规范和完整。

2、常用方法

（1）数据标准化：将数据集中的各个变量进行标准化处理，使它们具有相同的量纲和分布。

（2）数据归一化：将数据集中的各个变量进行归一化处理，使它们在[0,1]区间内。

（3）数据离散化：将连续变量转换为离散变量，便于后续分析和处理。

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（4）数据整合：将多个数据源中的相关数据进行整合，形成一个统一的数据集。

数据清洗与数据清理的区别

1、目的不同

数据清洗的主要目的是提高数据质量，使数据更加准确、完整和可用；而数据清理的主要目的是提高数据可用性和分析效率，使数据更加一致、规范和完整。

2、处理方法不同

数据清洗主要针对数据质量问题，如缺失值、异常值、重复值等；而数据清理主要针对数据可用性和分析效率问题，如数据标准化、归一化、离散化等。

3、作用范围不同

数据清洗主要针对原始数据进行处理；而数据清理主要针对经过清洗的数据进行处理。

数据清洗和数据清理是数据分析和挖掘过程中非常重要的步骤，它们在提高数据质量、提高数据可用性和分析效率等方面发挥着重要作用，了解数据清洗与数据清理的区别，有助于我们更好地进行数据预处理，为后续分析提供高质量的数据支持。

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